生产预测步骤与方法

上传人:张姑****py 文档编号:243042667 上传时间:2024-09-14 格式:PPT 页数:24 大小:136.50KB
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,按一下以編輯母片本文樣式,第二階層,第三階層,第四階層,第五階層,*,按一下以編輯母片標題樣式,生產預測,生產預測之定義,預測是對未來事物的一種估計。,生產預測則是利用有系統之方法對未來之生產數量作一合理之估計,以作為釐訂生產計畫之參考,預測之時程,長程、中程、短程。,生產預測之步驟,決定預測之時程,收集過去之歷史資料、繪圖,預測過去,預測模式之評估與選用,預測未來,預測模式之監控,生產預測之方法,定性預測,德爾菲法,主管人員共識凝聚法,銷售人員調查法,市場研究法,定量預測,時間序列分析法,簡單回歸分析法,因果關係分析,季節因素法,時間序列分析,時間序列之組成,趨勢,季節性,循環,不規則變動,隨機變動,方法,純真法,移動平均值法,加權移動平均法,指數平滑法,假設,過去資料對未來預測是與時間相關的,用於中、短期預測,純真法,純真法適用之時機,生產穩定, 本期之預測值 = 前一期之實際值,季節性變化 本期之預測值 = 同時間點前一期之實際值,趨勢 本期之預測值 = 前一期之實際值 + 同時間點前二期實際值之差異,舉例說明,(加權)移動平均值法,移動平均值法,本期之預測值為過去n期之實際值平均,加權移動平均值法,本期之預測值為過去n期之加權實際值平均,問題,n,之,大小應為何,敏感程度,無實際值之預測,指數平滑法,簡單指數平滑法,問題,第一期之數量應如何估計,之,大小應為何,指數平滑法(續),二次簡單指數平滑法,預測模式之評估,一般而言以誤差來評估,誤差之種類,偏差,平均絕對誤差,均方差,平均絕對百分誤差,誤差之種類,偏差,平均絕對誤差,誤差之種類(續),均方差,公式,季節因素之處理,利用簡單數學平均法,利用簡單回歸分析法,季節因素之處理,利用簡單數學平均法,各季(月)生產均值之求算,各季(月)季節指數之求算,各季(月)平均季節指數之求算,各季(月)預測值之求算,季節因素之處理(例),範例,季節因素之處理(例),步驟1- 各季(月)生產均值之求算,第一年:1000/4 = 250,第二年:1200/4 = 300,第三年:1800/4 = 450,第四年:2200/4 = 550,季節因素之處理(例),步驟2- 各季(月)季節指數之求算,例如:,45/250 = 0.18,季節因素之處理(例),步驟3- 各季(月)平均季節指數之求算,第一季:(0.18+0.23+0.22+0.18)/4 = 0.2,第二季:1.3,第三季:2.0,第四季:0.5,季節因素之處理(例),步驟4- 各季(月)預測值之求算,第,五年全年需求量之預測值為2200+400 = 2600,第一年:,650*0.2 = 130,第二年:845,第三年:1300,第四年:325,季節因素之處理(續),利用簡單回歸分析法,各季季節指數之求算,消彌各季銷售量之季節因素影響,利用簡單回歸分析預測各季之生產數量,還原季節因素之影響,簡單回歸分析法,假設,模式,預測之數量大小僅與時間之長短有關,預測模式之評估,由相關係數來判斷,因果關係分析法,假設,模式,預測之數量大小不僅與時間之長短有關、尚有其他相關之因子,預測模式之評估,由相關係數來判斷,預測模式之監控,監控訊號,管制圖法 -,利用誤差制定管制上、下限,A F A F Cumulative,Month (Sales) (Forecast) (Error),e,e,1 47 43 4 4 4,2 51 44 7 7 11,3 54 50 4 4 15,4 55 51 4 4 19,5 49 54 -5 5 24,6 46 48 -2 2 26,7 38 46 -8 8 34,8 32 44 -12 12 46,9 25 35 -10 10 56,10. 24 26 -2 2 58,11. 25,12. 32,13. 34,14. 50,15. 51,16. 54,17. 55,18. 51,19. 50,20. 43,21. 38,22. 27,23. 27,24. 32,MAD = 58/10 = 5.8,監控訊號,= -20/5.8,= -3.45,(,Month),e,MAD,t,=MAD,t-1,+.2(,e,-MAD,t-1,) Cumulative Tracking Signal=Cumulative,t Error =Cumulative,ErrorMAD,10 -20 -20 / 5.800 = -3.45,11 5 5.640 = 5.8 + .2(5-5.8) -15 -15 / 5.640 = -2.66,12 3 5.112 = 5.640 + .2(3-5.64) -12 -12 / 5.112 = -2.35,13 10 6.090 = 5.112 + .2(10-5.112) -2 -2 / 6.090 = -0.33,14 7 6.272 = 6.090 + .2(7-6.090) 5 5 / 6.272 = 0.80,15 9 6.818 = 6.272 + .2(9-6.272) 14 14 / 6.818 = 2.05,16 1 5.654 = 6.818 + .2(1-6.818) 15 15 / 5.654 = 2.65,17 4 5.323 = 5.654 + .2(4-5.654) 11 11 / 5.323 = 2.07,18 3 4.858 = 5.323 + .2(3-5.323) 8 8 / 4.858 = 1.65,19 8 5.486 = 4.858 + .2(8-4.858) 0 0 / 5.486 = 0.00,20 13 6.989 = 5.486 + .2(13-5.486) -13 -13 / 6.989 = - 1.86,21 10 7.591 = 7.591 + .2(10-6.989) -23 -23 / 7.591 = - 3.03,22 2 6.473 = 6.473 + .2(2-7.591) -25 -5 / 6.473 = - 3.86,23 8 6.778 = 6.778 + .2(8-6.473) -17 -17 / 6.778 = - 2.51,24 6 6.622 = 6.622 + .2(6-6.778) -11 -11 / 6.622 = - 1.66,
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